Бизнес-идеи: 208+ идей для старта бизнеса

Человек скачивает приложение для медитации в воскресенье вечером. Заходит три раза, потом забывает пароль. Через месяц списывается годовая подписка, на которую он давно махнул рукой.

Это и есть бизнес-модель половины велнес-индустрии. Не «помочь тебе расслабиться», а продать намерение расслабиться и тихо снимать деньги, пока ты не отменишь.

Теперь представьте людей из мобильного гейминга, которые умеют делать игры залипательными до тошноты, и эти таланты направили на приложения про сон, цикл и привычки.

Rocapine подняли $13M на ранней стадии, чтобы превратить выпуск велнес-приложений в поток, а не в лотерею.

Откуда и куда идут деньги
Бюджеты и таланты переезжают из мобильных игр в цифровое здоровье. Те же механики удержания, тот же performance-маркетинг, та же воронка подписки, только вместо «ещё один уровень» теперь «ещё одна практика дыхания».

Рынок велнес-приложений оценивают в $14.71B на 2026 год с прогнозом до $34.20B к 2033-му, это CAGR около 15%. Деньги пахнут, гейм-дизайнеры это чуют.

Подтверждающий сигнал (деньги): сам раунд $13M и портфель, который, по словам команды, дошёл до $6M годовой выручки за девять месяцев при 2,5 млн скачиваний.

Как устроено
Это не один продукт, это завод. Команда тестирует до 400 приложений в год, выживших докручивает AI и заливает рекламой.

Логика взята из мобильного гейминга напрямую: один из основателей пришёл из Voodoo, а это фабрика гиперказуальных игр, где запускают сотни прототипов и оставляют единицы.

Хиты уже есть: трекер цикла Harmony, приложение привычек That Girl и Unchaind про борьбу с навязчивым поведением. Последнее дошло до $1M годовой выручки за 16 дней после запуска. 70% денег приходит из США.

Слоган у них красивый: «удерживать, а не подсаживать». Звучит благородно. Только методы перекочевали ровно из той индустрии, которая подсаживает профессионально.

Двигатель
Петля простая и злая. AI удешевляет производство до копеек, поэтому можно запускать десятки гипотез параллельно. Каждый запуск даёт данные: что цепляет, какая обложка конвертит, где люди отваливаются. Данные с прошлых запусков делают следующий точнее, и чем больше приложений в портфеле, тем дешевле новый хит. Классический маховик студии-фабрики.

Чем держится
Ров здесь не в продукте, продукт копируется за выходные. Ров в данных и в скорости перебора.
Когда ты прогнал 400 гипотез, ты знаешь про конверсию велнес-воронок больше, чем тот, кто холит один любимый продукт два года. Это эффект данных плюс операционная мышца. Не железобетон, но реальное преимущество, пока конкуренты делают по одному приложению с душой.

Кого держать в поле зрения

• Calm. Гигант медитации, около 4,5 млн платящих, но это один тяжёлый бренд, а не конвейер.
• Headspace. Второй столп ниши. Показателен: в 2025-м потерял 300 тысяч подписчиков, осев на двух миллионах платящих. Даже у топов отток жжёт.
• Yuka. Сканер состава продуктов на 73 млн пользователей, выросший без рекламы. Полная противоположность модели Rocapine, доверие вместо перфоманса.
• Mindvalley. Издатель курсов саморазвития, ставка на контент и личности авторов, а не на скорость штамповки.

Сигнал второго порядка
Если фабрика работает, на велнес хлынут гейм-дизайнеры со всей индустрии, у которой стало туго с монетизацией казуалок. А следом придёт регулятор. Одно дело залипательная игра, другое дело залипательное приложение про психику и женское здоровье. Темные паттерны в велнесе заметят быстрее, чем в три-в-ряд.

Куда это в России
Спрос есть и он зрелый. По оценке Global Wellness Institute, Россия в 2023-м была 13-й в мире по объёму велнес-экономики со $108B. Приложение «Мо: Медитация и Сон» от выходцев из Mail.ru набрало порядка 2 млн пользователей, есть и «Практика».
Канал готов: после ухода Google Play вырос RuStore, где более 100 тысяч приложений, 2 млрд скачиваний и 67 млн человек ежемесячной аудитории.

План на три шага. Первое: не один продукт, а сразу 5-7 узких приложений (сон, дыхание, цикл, привычки) под одним движком и общей базой контента. Второе: льёте трафик через RuStore и VK, считаете не скачивания, а пожизненную ценность клиента (LTV) к стоимости установки. Третье: подписка 399 рублей в месяц, окупаемость установки на горизонте 4-6 месяцев, иначе ниша не ваша.

Юнит-экономика: при установке в 80-150 рублей и конверсии в платную подписку 3-5% годовая подписка отбивает привлечение, но только если удержание выше квартала. На велнесе удержание это и есть вся игра.

В чём антитренд?
Гедонистическая адаптация: человек привыкает к любому источнику удовольствия, и уровень счастья откатывается к исходному. Скачал, помедитировал, через две недели стало обыденно, открываешь реже, потом не открываешь совсем.

Велнес-приложения на «вечной подписке за счастье» бьются о биологию. Цифры подтверждают: суммарная выручка велнес-приложений в 2025-м просела на 6,2% до $848M.

Те, кто разочаровался в экранном спокойствии, вернутся к живому: офлайн-практики, тренер, прогулка, бумажный дневник.

Самое залипательное приложение про спокойствие проиграет самому спокойному человеку без приложения.

Умер человек. Семья садится писать прощальные слова, а потом упирается в стену: куда это нести? Раньше несли в районную газету, платили за строчки, и соседи читали за утренним кофе.

Газеты схлопнулись. Тираж районки сегодня меньше, чем чат подъезда. А боль осталась ровно та же: рассказать городу, что ушёл свой, и собрать тех, кто хочет проститься.

Похоронные дома это чувствуют каждый день. Они продают семье достойные проводы, но дистрибуции у них нет. Память остаётся внутри зала прощания.

Chptr подняли $5.5M на ранней стадии, чтобы вернуть некрологу аудиторию, которую забрала смерть бумаги.

В чем тренд
Форматы некрологов меняются от газетных заметок, до эфиров местного ТВ, радио и сайтов станций. Семья пишет прощание один раз, а оно за часы становится сюжетом в новостях своего города.

Отрасль признаёт, что некрологи держат на плаву местные газеты, это редкая статья, которую люди реально дочитывают.

Подтверждает это раунд $5.5M и партнёрство с Tribute Technology, чья инфраструктура стоит у 70% похоронных домов США.

Что внутри
Семья и похоронный дом загружают прощальный текст, фото, детали церемонии. Chptr собирает из этого короткий сегмент и раскидывает по 132 телерынкам США, по радио и по сайтам станций, которые гонят трафик обратно на страницу похоронного дома.
Продают это не семьям, а медиакомпаниям и похоронным бизнесам по подписке. Компания работает с 250+ похоронными домами в 150+ городах.

Важный канал в раунде, это радиохолдинг iHeartMedia. Когда у тебя на борту стратег с эфиром на полстраны, дистрибуция перестаёт быть проблемой и становится готовой трубой.

Двигатель роста
Петля простая. Каждый сюжет на ТВ это бесплатная реклама конкретного похоронного дома. Дом видит входящих по этой ссылке, понимает ценность, остаётся на подписке.

Станция получает контент даром и аудиторию, которая дочитывает. Семья получает охват, который сама бы не купила. Все трое кормят платформу, не доставая кошелёк одновременно.

Чем держится
Ров здесь не в коде, его повторит любой. Ров в канале: подписанные телерынки, радиосеть iHeartMedia и розетка Tribute в каждом втором похоронном доме. Скопировать продукт легко, скопировать договор с эфиром на 132 рынка дорого и долго.

Соседи

• Legacy.com. Монополист онлайн-некрологов, по их словам публикует прощание для троих из четырёх умерших американцев. Силён в вебе, но это статичная страница, не эфир.
• Tribute Technology. Стоит у похоронных домов, теперь партнёр Chptr, а не враг. Окно для Chptr: дистрибуция поверх их базы.
• Keeper и GatheringUs. Виртуальные мемориалы и онлайн-церемонии, бьются за самих скорбящих.
• Afterword. ИИ-ассистент внутри похоронного дома, помогает писать некролог. Сосед по воронке, не по аудитории.

Что с этим делать
В России умирает много людей. В кризисные времена акции похоронных компаний, и ритуальные услуги растут. Чем хуже дела в стране, тем больше зарабатывают гробовщики. По Росстату в 2024 году ушло 1,8 млн человек, и тренд не разворачивается. Рынок ритуальных услуг в 2025 году составил 128,3 млрд рублей, но онлайн-формата прощания у нас по сути нет, есть серый кэш и группы во ВКонтакте.

Цивилизованного некролога в цифре нет ни у кого. Местные СМИ умирают так же, как американские, а региональные паблики во ВКонтакте собирают аудиторию города лучше любой газеты.

В чём антитренд
Тренд несёт смерть в медиа, делает её контентом. Но прощание держится на близости и охват тут вторичен.

Турист больше не открывает десять вкладок. Он пишет в ChatGPT: «Подбери отель в центре, тихий двор, до 12 тысяч за ночь, рядом метро». И получает три названия.

Если вашего отеля среди этих трёх нет, вы не проиграли в выдаче. Вас просто не рассматривали.

Двадцать лет отельеры воевали за первую строчку в Google и место в листинге Booking. Теперь поле боя сжалось до одного абзаца, который машина зачитывает вслух. Мест на всех там не хватит.

Боль конкретная: AI чаще цитирует агрегатор, а не сайт самого отеля. Вы платите комиссию за гостя, которого машина могла бы привести к вам напрямую.

dAIrect привлекли больше $2.7M на ранней стадии, чтобы научить сайт отеля разговаривать на языке генеративного поиска.

Куда едет внимание и деньги (A→B)
Тренд смещается с человека, который сравнивает цены глазами, на ассистента, который выбирает за него. Деньги отеля переезжают из бюджета на SEO и комиссию OTA в новую статью: видимость внутри ответа AI. Переезжают первыми сетевые отели, у кого есть кому считать прямые брони.

Опережающий сигнал (внимание): 58% пользователей уже заменили классический поиск на AI-инструменты при выборе товаров, около половины путешественников готовы доверить планирование поездки машине.

Подтверждающий сигнал (деньги): dAIrect уже подключили около сотни отелей и попали в NVIDIA Inception.

Что в коробке
GEO, generative engine optimization. Это SEO для эпохи, когда отвечает не страница выдачи, а нейросеть.

dAIrect ставит на сайт скрипт и переписывает то, что отель сообщает о себе, в код, чтобы ChatGPT, Gemini, Perplexity правильно поняли, кому этот отель подходит. Машина не любит маркетинговую воду, она любит факты в структуре.

Второй слой: прямые брони в обход агрегатора. AI назвал вас и сразу дал ссылку на сайт, гость бронирует у вас.

Откуда рост?
Считаем в карман отельера. Через OTA отель отдаёт в среднем от 15 до 18 процентов, а часто и больше с каждой брони.

Номер за 10 тысяч рублей, комиссия 18 процентов, это 1 800 рублей посреднику. Сто прямых броней в месяц вместо агрегаторских, и вы вернули себе 180 тысяч. Петля простая: больше прямых броней → больше денег на то, чтобы машина видела вас чаще.

Что мешает скопировать
Ров на стоимости переключения и на данных. Отель, который полгода кормил скрипт фактами и видит рост прямых броней, не снимет его ради конкурента: придётся заново учить машину видеть себя.

Ров неглубокий, честно скажу. Сам приём GEO копируется. Барьер не в технологии, а в том, кто первым накопит историю отклика по сотням отелей и научится предсказывать, что цитирует машина.

За кем следить

• Triptease. Сильны в прямых бронях и перебивании цены OTA, но это про классический сайт, не про ответ нейросети.
• The Hotels Network. Персонализация и конверсия на сайте отеля, окно у dAIrect там, где гость вообще не доходит до сайта.
• Profound. Отслеживает, как бренд цитируется в AI, но это горизонтальный инструмент, не заточен под отели.
• Otterly.ai. Мониторинг видимости в AI-поиске от $29 в месяц, показывает проблему, но не чинит контент.

Следствие второго порядка
Если машина становится главным окном выбора отеля, посредник не исчезает, он меняет лицо. Сегодня это Booking, завтра сама нейросеть, которая захочет свою комиссию за упоминание. Тот, кто сегодня бежит из-под OTA к AI, через пару лет обнаружит нового хозяина канала. Свободы не прибавилось, сменился сборщик ренты.

Как повторить у нас
Booking ушёл, рынок переехал к своим. Внутренний турпоток за 2025 год вырос примерно на 7,5%, за 11 месяцев это 82,9 млн поездок. Бронируют через Островок, Яндекс Путешествия, Bronevik. Островок при этом готовят к продаже, канал перетряхивается прямо сейчас.

Окно: Алиса и YandexGPT уже отвечают на бытовые запросы, скоро будут советовать отели так же, как ChatGPT.

План на три шага. Ниша: частные отели и апарты Сочи, Питера, Казани, где зависимость от агрегатора болезненна. Чек: 15 тысяч рублей в месяц за подключение и ведение видимости в Алисе и Яндекс Путешествиях. Канал: профильные Telegram-сообщества отельеров. Окупаемость: отелю хватит вернуть 8-10 прямых броней в месяц. Сотня отелей в подписке, это 1,5 млн рублей в месяц.

В чём антитренд (B→A)
Тренд несёт всех к одному: вылизать сайт под то, что любит машина. Но когда так сделают все, наступает рынок «лимонов». Это про рынок, где продавец знает правду о товаре, а покупатель нет, и из-за этого хорошее перестаёт отличаться от плохого.

Когда каждый отель нашпигует сайт идеально структурированными фактами о «тихом дворе» и «лучшем сервисе», машина перестанет понимать, где правда, а где умелая подгонка под алгоритм. Сигнал утонет в шуме, и грош ему цена.

Назад к A поедут владельцы, которые поймут: машину больше не обмануть структурой, она снова начнёт опираться на то, что нельзя дописать в код, на репутацию у живых гостей. Премиум достанется не тому, кто лучше подстроил сайт, а тому, про кого людям действительно есть что рассказать.

Каждый втайне хочет одного: чтобы деньги работали сами. Без графиков, без новостей, без боли выбора. Нажал кнопку, пошёл жить, через год стал богаче.

На этом желании стоит целая индустрия. И зарабатывает в ней кто угодно, только не сам мечтатель.

Grace Investment Machine подняли деньги под обещание сделать ровно это: ИИ-агент, который сам учится на рынке и сам ведёт портфель.

Куда смещаются внимание и деньги
Управление капиталом десятилетиями переезжало от человека к алгоритму: сначала индексные фонды, потом робоэдвайзеры, теперь ИИ-агенты, которые торгуют сами. Деньги текут от управляющих с зарплатой к коду без зарплаты.

Но вот тут я жму на тормоз. Потому что вместе с управлением от человека к машине переезжает и ответственность. А спросить с чёрного ящика, почему он потерял ваши деньги, не получится.

Но справедливости ради стоит сказать, с управляющего или брокера ты тоже не спросишь. А если не видно разницы, зачем вам управляющий?

Данные противоречивы
Данные тут где-то не сходятся. По одному источнику это ангельский раунд больше $1.2M. По другому, около 100 млн юаней, это примерно $14.8M. Разница на порядок.

Компания основана летом 2025-го. Команда: профессор из Гонконга и бывшие инвесторы фонда. Продукт описан словами «самообучающийся», «мультиагентный», «AGI в инвестициях». Красиво и непроверяемо.

В двух словах
Заявлено: рой ИИ-агентов читает рынок в реальном времени, меняет стратегию на лету, выдаёт решения по портфелю.

Проблема в том, что это чёрный ящик. Вы не видите, на чём он учился, почему принял решение и что будет, когда рынок поведёт себя не как в обучающей выборке.

Где ров, и есть ли он
Заявленный ров это «самообучение». Но самообучение не актив, это слово из презентации. Настоящий ров в инвестициях это трек-рекорд: годы доходности, которые можно проверить. Его физически нет, компании меньше года.

Ров обещан, но не построен. А обещанный ров стоит ноль.

Кого держать в поле зрения
Numerai годами строит хедж-фонд на моделях толпы, и у него есть проверяемая история.
Composer даёт собирать торговые стратегии без кода, прозрачно.
Rogo делает ИИ для финансовых аналитиков как помощника, а не как чёрный ящик с деньгами.
Разница принципиальная: у этих видно, что внутри. У Grace, по публичным данным, не видно.

Сигнал второго порядка
Если ИИ-инвесторов начнут плодить сотнями, регулятор проснётся. Первая же громкая история, как алгоритм слил деньги тысяч новичков, родит требования раскрывать логику. И выживут не самые умные, а самые прозрачные.

Как это применить
Прямой совет: не копировать чёрный ящик. Копировать прозрачность.

В России жажда «инвестиций на автомате» огромная. Есть автоследование в Т-Инвестициях, где ты повторяешь сделки за стратегом. Есть робоэдвайзеры у крупных брокеров.

План: сервис прозрачных ИИ-стратегий, где каждая сделка объясняется человеческим языком, видна вся история, никакого «доверься магии». Чек 590-990 рублей в месяц плюс комиссия с оборота. Первых клиентов брать там, где они уже сидят: в Telegram-каналах по инвестициям для новичков. Аудитория не профи, а те, кому нужно не чудо, а понятность.

В чём антитренд
Все просто: зарабатывать можно только на «нечестных преимуществах», если у вас их нет (или вы не знаете, что это значит), вы математически и статистически теряете деньги (быстрее или медленнее) в пользу тех, у кого эти преимущества есть.

Заказываете продукты за 10 минут. Приходит мятый помидор и творог, который кончается завтра.

Скорость есть. Доверия нет. Вы всё равно проверяете срок годности, потому что уже обжигались.

Беда не в нехватке выбора. Выбора завались: тысячи позиций в телефоне, и половина вам не нужна и не нравится. Беда в том, что в этой тысяче нельзя быть уверенным.

FirstClub привлекли $55M при оценке $255M, чтобы продавать не скорость, а отобранное качество.

Куда смещаются внимание и деньги
Первая волна быстрой доставки переманила людей из супермаркета в телефон обещанием «всё и сразу». Гонка шла за ассортиментом и минутами.

Теперь деньги переезжают дальше: от «всё подряд за 10 минут» к «немного, но всегда хорошее». Внимание покупателя смещается со скорости, которая стала нормой, на доверие, которого по-прежнему дефицит.

Кто переезжает: не вся масса, а сегмент, который уже наелся скоростью и готов платить за предсказуемость. Семьи, которым важнее состав и стабильность, чем лишняя тысяча позиций.

Как это работает
Не давать выбор из тысячи товаров, давать правильные двести. Каждый отобран по качеству, составу и стабильности поставки.

Логика основателя простая: людям не нужен огромный выбор, им нужно, чтобы нужное было хорошим и одинаковым каждый раз.

Цифры за год: больше 1 млн заказов, 170 тысяч семей, оборот в годовом выражении около $50M. Средний чек около $13, заказывают больше четырёх раз в месяц. Четыре раза в месяц это привычка, а не разовый эксперимент.

Двигатель
Отбор рождает доверие, доверие рождает частоту. Получил четыре раза ровно то, что ждал, перестал перепроверять и заказываешь на автомате.

Растут не рекламой, а плотностью: больше точек на районе, быстрее и дешевле доставка, выше частота.

Где ров
Ров это собственная марка и контроль качества. Сам отбираешь, часто сам производишь, и не зависишь от полки поставщика, не воюешь ценой с гигантами.

Скопировать ассортимент легко. Скопировать репутацию «у них всегда хорошо» нельзя, она набирается месяцами доставок без брака. Это ров доверия, и его строит только время.

Кого держать в поле зрения

• Blinkit и Zepto это гиганты «всё за 10 минут», ставка на скорость и ассортимент.
• Swiggy Instamart то же внутри суперприложения.
• BigBasket олдовый игрок про большой выбор и плановую закупку.

FirstClub сознательно идёт против всех: меньше выбор, выше отбор, дороже позиционирование. Ставка, что в зрелом рынке люди устанут от «всё подряд».

Следствие второго порядка
Если кураторство сработает на продуктах, та же логика поедет в другие категории, где выбор задушил покупателя: косметика, бытовая химия, детские товары. Везде, где тысяча позиций пугает, вырастет спрос на «честные двести».

Что с этим делать
У нас этот разворот уже случился, и зовут его ВкусВилл. Отобранный ассортимент, своя марка, ставка на доверие к составу. FirstClub это индийский ВкусВилл, выросший внутри логики быстрой доставки.

Скорость держат Самокат и Яндекс Лавка.

Свободная ниша не «ещё одна доставка», места заняты. Свободна узкая специализация: только фермерское, только эко, только детское питание с проверенным составом. Маленький ассортимент, высокий чек, аудитория родителей, готовых платить за спокойствие. Это бизнес про доверие, его можно строить даже на одном районе.

Сидит мастер маникюра. Руки золотые, запись в тетрадке, клиенты по сарафану. Хочет свой сайт с онлайн-записью и предоплатой, чтобы не висеть в переписке сутками.

Открывает интернет. Домен, хостинг, конструктор, отдельно эквайринг, отдельно реклама. Шесть вкладок, четыре пароля, ни одной записи.

Через час она закрывает ноутбук. Идея не умерла не потому, что плохая, просто порог очень высокий.

Promake привлекли $4M, чтобы этого «порогов и трения» не было вовсе.

Куда смещаются внимание и деньги
Десять лет назад, чтобы открыть дело в интернете, нанимали программиста. Потом пришли конструкторы и no-code, и программиста заменили на «собери сам за выходные». Прогресс пошел дальше: от «собери сам» к «опиши словами, оно соберётся само».

Деньги переезжают из кармана веб-студий и фрилансеров в подписку на ИИ, который делает ровно их работу. Внимание малого бизнеса туда же: зачем платить агентству за лендинг, если чат соберёт его к обеду.

Кто переезжает: не технари. Самозанятые, мастера, продавцы варенья. Те, кого само слово «деплой» отпугивало от собственного дела. За счёт чего стало можно: ИИ научился собирать рабочий продукт целиком с оплатами и хостингом.

Что в коробке
Ты пишешь в чат, чего хочешь. Promake поднимает сайт, магазин, приём платежей, хостинг и рекламный кабинет. Всё живое в день запуска, без кода и админок.

Идея не «сгенерировать страницу», а отдать тебе бизнес, который уже умеет брать деньги. Управление тоже через чат: «подними цену на доставку», «запусти акцию на выходные».

Десять вкладок заменяются одним собеседником.

Что разгоняет
Человек собрал сервис за вечер, сервис принёс первую копейку, человек рассказал двум знакомым. Те приходят не за технологией, а за результатом, который видели своими глазами.
Запустились в феврале, деньги подняли через четыре месяца. К таким темпам я отношусь как к питчу, а не как к науке, но скорость говорит, что ранние пользователи что-то реально собирают, а не кликают из любопытства.

Где ров
Ров тут не технологический, его как раз скопируют за полгода. Ров в дистрибуции и привычке.

Кто первым соберёт сообщество людей «я веду дело из чата», заберёт канал. Аудиторию нельзя создать, её можно только переманить оттуда, где она уже сидит. У Promake это малый бизнес, уставший от связки Tilda плюс ЮKassa плюс отдельный таргетолог.

Приучат делать всё в одном окне, и обратно на зоопарк сервисов уже никто не вернётся.

Кого держать в поле зрения

• Lovable собирает приложение по описанию, но отдаёт код разработчику, а не готовый бизнес обывателю.
• Bolt про то же, аудитория технари и продакты.
• Replit даёт среду с ИИ-агентом, но это всё ещё инструмент для тех, кто понимает слово «деплой».
• Durable ближе всех по духу: сайт для малого бизнеса за минуту, но без полноценного магазина и без управления через чат.

Promake целится в человека, который не знает, что такое деплой, и знать не хочет.

Сигнал второго порядка
Если сборку продукта отдадут чату, дефицитом станет не разработка, а внимание. Появится новая профессия и новый рынок: не «сделай мне сайт», а «сделай так, чтобы мой одинаковый сайт заметили». Дистрибуция подорожает ровно настолько, насколько подешевеет производство.

Как это украсть
В России около 6.5 млн субъектов малого и среднего бизнеса, и большинство это микробизнес на один-два человека. Ни разработчика, ни денег на агентство.

Конструкторы есть: Tilda, Craftum. Но это всё ещё «собери сам».

План на три шага. Первый: берёшь одну механику, «магазин под ключ из переписки в Telegram». Второй: бот спрашивает, что продаёшь, и поднимает витрину с оплатой через ЮKassa и каналом в Telegram. Третий: чек 990 рублей в месяц, аудитория самозанятые с товаром, но без рук на сайт. Окупаемость с первого десятка платящих.

Все говорят про Sora, Runway и Veo. Загрузил скрипт — получил видеоролик. ИИ снимает фильмы. Скоро никто не нужен. Голливуду конец.

Поговорите с любым настоящим режиссёром — он покрутит у виска. Кино — это не «получи финальный ролик», а контроль над сценой. Свет с этой стороны, актёр поворачивает голову на 30 градусов, камера трогает за полсекунды до реплики.

Sora и Runway этот контроль не дают. Они дают магическую кнопку — нажал, получил, иногда хорошо, чаще шлак. Профессионалу такая кнопка не нужна.

Flick подняли $6M от True Ventures, GV (Google Ventures), Y Combinator, Lightspeed и Formosa Capital на «AI-native creative workflow» для кинопроизводства. Не «сгенерь видос», а «дай режиссёру контроль».

В чем суть
Flick — это интерфейс, в котором режиссёр работает покадрово. Задаёт ракурс, освещение, движение камеры, эмоцию актёра. ИИ генерирует сцену под эти параметры. Если что-то не нравится — меняешь параметр, сцена пересчитывается.

Это принципиальная разница с Runway. Там ты пишешь промпт и молишься. Здесь ты управляешь сценой через знакомые киношнику ручки.

Целевой пользователь — не школьник, который хочет ролик в TikToк, а независимый режиссёр, который хочет снять короткий метр за бюджет 5 тысяч долларов, а не 50.

Драйверы роста
Каждый снятый через Flick фильм — это маркетинг для следующего пользователя. Если фильм выстрелил на Vimeo или Sundance — все хотят понять, как он снят. В титрах: «Made with Flick».
Это классическая petля product-led growth: продукт становится промо-каналом сам для себя.

Защитный ров
Бренд и репутация. Flick подписали Zoey Zhang и Ray Wang как сооснователей — по публикациям отраслевых медиа, она с фестивальным киноопытом, он с инженерным прошлым в крупных продуктовых компаниях. Это сочетание «техническая компетенция плюс культурная легитимность» — редкое, и его невозможно скопировать капиталом.

Технический ров слабее: модели у всех одинаковые (Stable Diffusion Video, Veo, локальные тюны). Защита — это интерфейс плюс культурный код плюс сообщество фильммейкеров.

Кто еще делает похожее

1. Runway — лидер рынка, $300M+ привлечено, оценка $3B. Делает «магическую кнопку».
2. Pika Labs — конкурент в потребительском сегменте, $80M привлечено.
3. Higgsfield — позиционируется как «контроль над камерой», самый близкий аналог Flick.
4. LTX Studio — продукт Lightricks для покадровой сборки роликов.
5. Hour One — для корпоративного видео с AI-аватарами.

Как это применить?
Рынок российского киноиндустрии в 2024 году — около 35 млрд рублей кассовых сборов плюс 25-30 млрд на стриминге (Кинопоиск, ИВИ, Wink — по различным оценкам, см. данные Минкультуры). Бюджеты независимых режиссёров — 1-10 млн рублей за короткий метр. Это сегмент, который не может себе позволить голливудских VFX-подрядчиков.

Как идея, не делать «русский Flick» (модели всё равно одинаковые — за компьютером сидит та же Runway). Сделать обучающий продукт — школу ИИ-кинопроизводства с пакетом инструментов и поддержкой сообщества. Параллельно, продакшен-студия, которая делает рекламу для Wildberries и Ozon через ИИ за 20-30% от обычной цены.

Антитренд
Закон Бертрана: когда производство становится бесплатным, ценность смещается к курированию. Через 3 года, когда любой школьник сможет сгенерить часовой фильм через ИИ, премиум-сегмент будет покупать не контент, а живую игру — театры, концерты, иммерсивные шоу. Кино как продукт массового потребления упадёт в цене до нуля. А Бродвей и фестивальное кино станут как живые мероприятия в эпоху Spotify — растущим премиальным сегментом.

Знаете, как Брюс Ли говорил — «будь водой, друг мой». Промышленный инспектор с 30-летним стажем — тот самый «вода»: он гнётся под любую трубу, под любой клапан, под любой котёл. И знает он там вещей, которые ИИ не знает (а так бывает).

Только этой воды осталось мало. Молодые специалисты в TIC-индустрию (Testing, Inspection, Certification — испытания, инспекция, сертификация) идти не хотят. Нюхать мазут на платформе посреди Северного моря — это вам не Telegram-канал вести. А 40% действующих инспекторов уходят на пенсию в течение десяти лет.

И появляется дилемма. Либо платить инженерам по $300к в год (а заводы не потянут). Либо учить молодых через ИИ-ассистента. Скорее всего, и то и другое одновременно (как обычно и бывает в реальности).

Scope подняли $20M во главе с Index Ventures (при участии Susa Ventures, Entrepreneurs First и executives из MongoDB, Omio и Microsoft AI) на автоматизацию полевой инспекции.

Что в коробке
Инспектор приезжает на объект с планшетом или телефоном Scope. Фотографирует узлы, диктует комментарии, отвечает на структурированные вопросы.

ИИ распознаёт дефекты по фотографии. Сверяет с историей по этому объекту за последние пять лет. Генерирует отчёт автоматически — среднее время 12 минут вместо 3 дней.

Заказчик получает решение в день инспекции, а не через неделю. Это меняет экономику обслуживания промышленных объектов.

Защитный ров
Регуляторное преимущество плюс эффект данных. Scope первым прошёл сертификацию своей ИИ-модели в ISO 17020 — стандарте для инспекционных органов.

Кого стоит держать в поле зрения

1. Plant-iD — европейский стартап для нефтегаза, привлекли $8M.
2. Cymo — для трубопроводных инспекций.
3. Buildots — для строительных объектов, $90M+ привлечено.
4. FlyPix — аэрофотоинспекция через дроны.
5. Drone Deploy — гигант рынка дронов, $200M+ привлечено, но шире и менее заточен под промышленность.

Как это применить?
В России — 70 тысяч промышленных объектов под надзором Ростехнадзора. Средний возраст инженера в тяжёлой промышленности — за 50 лет (по различным оценкам — данные ВНИИ Труда и Минпромторга о кадровом дефиците в обрабатывающей промышленности). Кадровый разрыв такой же, как на Западе.

Главные игроки в инспекциях — Главгосэкспертиза, ВНИИГАЗ, СоюзЭкспертиза, частный сегмент типа НТЦ «Промбезопасность». Все они работают на бумаге и Word.

Гипотеза. Не делать «русский Scope» (продажа в Ростехнадзор — двухлетний цикл). Сделать узкий вертикальный продукт под одну отрасль — например, инспекция нефтехимических установок. Партнёрство с одним крупным заказчиком (СИБУР или Газпромнефть) — пилот за 50-100 млн рублей. Дальше — масштабирование внутри.

Антитренд
Парадокс Полани: инспектор с 30-летним опытом видит вещи, которые не видит ИИ. Это запах, вибрация под рукой, странный звук в редукторе. Через пять лет, когда ИИ-инспекция станет стандартом, появится премиальный сегмент — независимые человеческие эксперты, которых зовут на «критические» объекты. Цена такого эксперта вырастет в 5 раз. ИИ выдавит из профессии середняка, оставив лучших.

Представьте, что вы продаёте облачную CRM для подрядчиков. Кровельщики, штукатуры, бригады по укладке плитки. Заходите в Apollo или ZoomInfo, делаете фильтр «construction, 5-50 employees, USA» — получаете 200 тысяч компаний.

Звоните первой сотне. Из них треть — не работающие юрлица. Ещё треть — без сайта, без email, без LinkedIn. Контактных данных нет. Сотрудник Apollo указал «info@gmail.com» как корпоративный адрес, и это не шутка.

Получается вот что. Самые интересные клиенты — те, у кого нет цифрового следа — невидимы для классических лидген-инструментов. А именно у них и есть реальная боль: они вручную выписывают акты, теряют клиентов между Excel и WhatsApp, не понимают свою маржинальность.

Leadbay подняли $4.3M на решение именно этой задачи. У них своя ИИ-модель, которая собирает данные не из стандартных источников, а из косвенных следов: упоминания в локальных газетах, отметки в Google Maps, регистрации в саморегулируемых организациях, госконтракты на муниципальном уровне.

В чем суть
Leadbay — это не очередная альтернатива Apollo с прикрученным GPT. Это попытка переписать сам механизм лидгена для рынков, где Apollo не работает.
Целевые сегменты — строительство, мануфактура, гостеприимство, ритейл, B2B-сервисы. Компании 5-200 человек, которые продают вживую и не ведут социальные сети.

Платформа делает три вещи. Находит юрлица через слепые сигналы. Подбирает контактные данные через open-source разведку. Квалифицирует — ранжирует по сигналам платёжеспособности.

Драйверы роста
Продают через тех, кто уже продаёт SMB. Команда Leadbay привлекла в инвесторы ангелов из Deel, Gusto и Pennylane — компаний, чья основная клиентская база — это малый и средний бизнес. Это не случайные инвесторы. Это будущие реселлеры.

Виральная петля: продают одному менеджеру, он закрывает сделок в 3 раза больше, его CEO видит цифры, заводит на всю команду продаж — потом рекомендует знакомым из других сегментов.

Защитный ров
Эффект данных. Каждый закрытый цикл «нашли — позвонили — продали или отказались» возвращает фидбек в модель. Через 12 месяцев у Leadbay будет история по 500 тысячам SMB-сделок с разметкой «сработало / не сработало». У конкурента, который начнёт завтра, такой истории нет.

Кого стоит держать в поле зрения

1. Apollo.io — гигант сегмента, 1 млрд email-адресов в базе, $1.6B оценка. Но Apollo плохо работает на «слепых» сегментах — окно для Leadbay именно тут (если успеют до того, как Apollo заметит).
2. ZoomInfo — публичная компания, $1.1B годовой выручки, заточена на enterprise (Fortune 500). SMB для них — нерентабельный сегмент, поэтому они туда и не лезут.
3. Clay — оркестратор обогащения контактов (enrichment), $40M годовой подписной выручки, любимец RevOps-команд. Уязвимость: они не умеют находить «слепые» сегменты — только обогащают уже найденные.
4. Common Room — концептуальный аналог, но фокус на community signals.
5. Cognism — европейский игрок, силён в GDPR-комплаенс.

Как это применить?
Российский рынок маркетинговых услуг, включая лидген, по оценкам АКАР приближается к 100 млрд рублей в год и растёт на 20-25% (см. ежегодный «Объём рекламы в России»). Сегмент B2B-лидгена внутри этого — это, по различным оценкам, 15-20 млрд рублей. При этом Apollo и ZoomInfo в России не работают — нет санкционного доступа и нет российских данных (есть, но очень мало).

Наши SMB-сегменты ещё более «слепые». Сколько у нас парикмахерских в Краснодаре с выручкой 5-20 млн рублей? Никто точно не скажет.

Гипотеза. Взять открытые данные ФНС (ЕГРЮЛ), Контур.Компасс, Госзакупки, ОФД-чеки через Атол или Эвотор — и собрать ИИ-модель, которая ранжирует SMB по сигналам платёжеспособности. Целевой клиент — российские SaaS-компании, продающие в SMB: Битрикс24, МойСклад, Контур.Эльба.

Главный риск: Apollo и ZoomInfo скопируют фишку «слепые сегменты» за 6-12 месяцев. Окно у Leadbay узкое (понятно, что фиг оценишь, но по ощущениям где-то так). Поэтому стратегия выживания — либо концентрироваться на одной вертикали (например, только бухгалтерии), где Apollo не пойдёт, либо успеть до того, как Apollo заметит.

Антитренд
Парадокс Сэйра: в любой нише, где данные становятся полностью прозрачными, конкуренция становится максимальной — и маржа падает до нуля. ИИ-лидген на «слепых» сегментах будет работать ровно до того момента, как все основные игроки построят такие же модели. Через 3-5 лет ценность смещается обратно — к человеческой рекомендации, к закрытым сетям, к рукопожатию на отраслевой конференции. И появится премиум-сегмент: продажи через клубы, профессиональные сообщества, личные связи. Они будут стоить в 10 раз дороже — потому что Apollo с ИИ туда не достанет.

Тест на жизнеспособность
Если за 6 месяцев Leadbay не закроет 20 платных подписок по чеку $500-1500/месяц с удержанием клиентов выше 80% — модель не работает. Тогда пивот либо в чистый слой данных для других продающих инструментов, либо в одну вертикаль (например, только логистика).

За 10 лет основатели помогли 2 500 ресторанным брендам привлечь 27 миллионов гостей через диджитал-маркетинг. После этого они спросили себя: а что происходит после того, как гость пришёл?

Ответ оказался неудобным. Ничего не происходит. Гость поел и ушёл. Ресторан не знает его имени, не знает, придёт ли он снова, не знает, почему он ушёл к конкуренту.

Dishio привлекли $2.5M на решение этого недоразумения.

Что происходит после того, как гость поел
Dishio — это ИИ-слой поверх существующей ресторанной технологии. Подключается к QR-меню, системе бронирования, онлайн-заказам и кассе. Собирает данные о каждом госте в единый профиль.

Дальше — автоматические маркетинговые цепочки: гость пришёл впервые → получает сообщение с предложением вернуться через 5 дней → вернулся → попадает в когорту лояльных → получает персональное предложение на день рождения.

Всё это без ручного труда менеджера.
Существующие клиенты: те самые 2 500 ресторанных брендов из агентства Dineline, которое основатели превратили в Dishio. Это не холодные продажи, а монетизация уже работающей базы.

Управляющий сетью как точка входа
Виральность идёт через управляющих несколькими заведениями. Один ресторан в сети запускает Dishio → видит +23% повторных визитов → ставит на все 8 заведений → рекомендует другу из ресторанного чата.

Петля роста: больше ресторанов → больше гостевых данных → лучше модели предсказания → сильнее конверсия → больше ресторанов.

История данных — мощный ров перед конкурентами
История данных. Ресторан, проработавший с Dishio год, накопил поведенческие профили на десятки тысяч гостей — когда они приходят, что заказывают, как реагируют на офферы. Переход к другой системе означает потерю этой истории. Для ресторана это значит начать маркетинг заново с нуля.

Плюс: основатели 10 лет в ресторанном маркетинге. Это не технологи, которые решили автоматизировать. Это отраслевые операторы, которые знают, что реально работает для ресторана в понедельник утром.

Кто уже хочет знать вашего гостя

• SevenRooms — полноценная CRM для ресторанов, 13 000+ заведений, в 2025-м куплена DoorDash за $1.2B. Ориентирована на fine dining.
• Olo — платформа онлайн-заказов с встроенным гостевым профилем, 700+ ресторанных сетей.
• OpenTable — 60 000+ ресторанов, 31M ежемесячных посетителей, доминирует в бронировании, но слабее в маркетинге.
• Resy — бронирование + CRM, в 2026-м слился с Tock, 25 000+ заведений совокупно.

Как это применить?
Российский рынок ресторанного общественного питания — ₽2.74 трлн. Сетевых ресторанов в России несколько десятков тысяч — и у большинства нет нормальной CRM.

Среди российских решений: iiko (рабочая лошадка для кассы и склада, не для маркетинга), Яндекс.Еда и Delivery Club владеют гостевыми данными — но не делятся ими с рестораном-партнёром. Это и есть главная боль: ресторан работает через агрегатор и не знает, кто его гость.

Гипотеза: не копировать Dishio, а строить плагин к iiko, который собирает гостевые данные из всех источников и делает базовую сегментацию для маркетинга. Продавать сетевым ресторанам как надстройку за ₽5-10 тысяч в месяц.

В чём антитренд?
Закон Гудхарта: как только метрика становится целью, она перестаёт быть хорошей метрикой. Рестораны, которые оптимизируют повторные визиты через автоматические напоминания, рискуют превратить живое гостеприимство в рассылочный спам. Через 3-5 лет гости, уставшие от «персонализированных» предложений, будут целенаправленно искать рестораны, которые не собирают данные — и платить за это premium. Аналог: кофейни без Wi-Fi, которые специально создают «зону отдыха от экрана».

Ресторатор открыл заведение, взял аренду, нанял повара, закупил посуду. В обед — очередь. С 15:00 до 18:00 — кухня стоит. В 19:00 — снова работа. Простой три часа в день, а аренда идёт 24/7.

Это не проблема одного ресторана. В любом городе с доставкой еды у 60-70% кухонь есть незагруженные окна.

Dil Foods привлекли $7.5M на монетизацию этого простоя. Идея довольно старая, все мы помним волну «темных кухонь».

Как пустая кухня становится франшизным активом
Но Dil Foods не строит собственные тёмные кухни. Вместо этого подключает существующие рестораны как партнёрские производства. Ресторан получает готовые рецепты, упаковку, маркетинг и бренд — и начинает продавать региональную индийскую кухню через Swiggy и Zomato в промежуток между своими основными часами работы.

9 брендов в портфеле: Khichdi Bar, Bihari Bowl, House of Andhra, Junglee Kitchen и ещё пять. Каждый закрывает отдельную нишу региональной кухни. 300+ партнёрских кухонь в 6 городах.

Выручка за три года выросла в 30 раз, по словам одного из инвесторов. Цель — 600 локаций к 2028 году и добежать до оборотов $60M в год.

Два маховика: данные и агрегаторы
Каждый новый партнёрский ресторан добавляет данные о том, какие блюда и в каких районах продаются лучше. Dil Foods использует это для приоритизации следующих городов и брендов. Петля роста: партнёрская кухня → данные о спросе → новый бренд под конкретный паттерн → новые кухни под новый бренд.

Второй маховик: агрегаторы (Swiggy, Zomato) заинтересованы в разнообразии на платформе — Dil Foods получает органическое продвижение как поставщик региональных форматов.

Что держит ресторан внутри
Стоимость переключения. Партнёрский ресторан, проработавший с Dil Foods 6 месяцев, обучил персонал, настроил кухонный процесс, получил рейтинг на агрегаторах под брендами. Перейти к конкуренту — значит начать с нуля на платформах.

Кто идёт той же дорогой

• Rebel Foods — крупнейшая в мире интернет-ресторанная сеть, 450+ кухонь, бренды Faasos, OvenStory. Работает на собственной инфраструктуре, не партнёрских кухнях.
• EatClub — 250+ облачных кухонь, 7 городов, $97M привлечено.
• Rebel OS — отдельный продукт Rebel Foods: «операционная система» для виртуальных ресторанов, прямой конкурент бизнес-модели Dil.
• Curefoods — бренды EatFit, CakeZone, 70+ городов.

Как это применить?
Российский рынок тёмных кухонь перевалил за 2 500 объектов к 2024 году, и большинство работают как самостоятельные производства без зонтичного бренда. Рынок общественного питания в России — ₽3.44 трлн.

У нас подобные попытки провалились по причине, что ресторан (кухня) отдает приоритет своим заказам, а партнерские делает по остаточному принципу. Возможно, Dil Foods как-то победили эту проблему.

В чём антитренд?
Эффект Баумоля: в секторах, которые плохо автоматизируются (ручной труд поваров, живое тепло еды), издержки неизбежно растут быстрее производительности.

Тёмные кухни — это попытка автоматизировать дистрибуцию без автоматизации производства. Через 10 лет, когда роботизированные кухни станут доступнее, выиграет тот, кто успел накопить бренды и данные о спросе — а не тот, кто строил дорогостоящую кухонную инфраструктуру. Dil Foods делает правильную ставку заранее.

Охранник в логистическом центре обычно сидит перед стеной из мониторов. 32 камеры, зависит от объекта. Стандарт видеонаблюдения говорит, что человек физически не способен эффективно мониторить больше 8 потоков одновременно. На экранах 12-16 происходит пожар — охранник смотрит на экран 3.

Это не проблема конкретного охранника, а физиологический предел человека.

Pia Space привлекли $2.4M на замену человеческого внимания алгоритмами.

Что стоит за 64 камерами
Продукт называется MACS (Multi-modal AI CCTV Solution). Подключается к существующей камерной инфраструктуре клиента и добавляет Vision-Language Model сверху.

Алгоритм одновременно смотрит во все потоки, распознаёт аномалии — пожар, вторжение, драку, нарушение зонирования — и отправляет оператору алерт с текстовым объяснением на его языке.

Железо менять не нужно. Работает поверх того, что уже стоит.

Среди подтверждённых клиентов: логистические центры Coupang (крупнейший e-commerce Кореи), нефтехимические заводы Sembcorp, городские службы Сеула.

Почему страховщик станет первым продавцом
Механика роста проекта идёт через страховщиков. Страховые компании начинают давать скидки на страхование имущества при наличии интеллектуального видеоанализа. Это создаёт «бесплатную» продажу: клиент тратит на лицензию меньше, чем экономит на полисе.

Второй маховик роста — управляющие компании недвижимости. Один объект подключился, результат виден — УК тиражирует на все 40 объектов в портфеле. Каждый договор сразу на несколько площадок.

Данные, которые сложно скопировать
Каждый подключённый объект добавляет размеченные видеособытия в обучающую выборку — пожары на складах, кражи в ретейле, нарушения на производстве. Через 18 месяцев накапливаются десятки миллионов часов размеченного промышленного видео. Конкуренту с нуля понадобится $30-50M только на сбор и разметку такого датасета.

Кто еще делит этот рынок

• Milestone Systems — датский ветеран с 500 000+ инсталляций по всему миру, инфраструктурная платформа без AI-ядра.
• Genetec — канадская платформа физической безопасности, AI-надстройки добавляет через партнёров.
• Avigilon — подразделение Motorola Solutions, AI-видеоаналитика для крупного корпоратива.
• Macroscop — российский игрок из Перми, 10 000+ инсталляций в России. Есть еще несколько и они, наверняка, уже что-то подобное внедряют.

Как это применить?
Москва входит в топ-5 городов мира по плотности видеонаблюдения. Российский рынок систем безопасности превышает 100 млрд рублей в год — и это без учёта рынка охранных услуг.

Гипотеза: не строить ещё одну систему видеонаблюдения, а добавить интеллектуальный слой поверх уже установленных Trassir/Macroscop через API.

Продавать сначала страховщикам как инструмент снижения риска и скидки на полис — это готовый канал сбыта без холодных продаж.

Где тут антитренд?
Хоторнский эффект: люди меняют поведение, когда знают, что за ними наблюдают. Умные камеры неизбежно порождают индустрию противодействия — маскирующую одежду, паттерны движения, обманывающие Vision-Language Models.

Мир стремительно развивается в сторону тотальной ИИ-слежки за населением (во всех странах). А значит будет растущий спрос на то, чтобы оставаться незамеченным от ИИ-камер и прочего наблюдения.

Тест на жизнеспособность
Если за 5 месяцев не подписал 3 платных контракта с промышленными или логистическими объектами от 100 камер с чеком $15 000+ в год — пивот в аналитический SaaS для страховых компаний.

В сентябре 2024 года в Германии приняли закон под названием Solarpaket 1. Звучит как канцелярская скука, но вполне может обеспечить Германию электроэнергией (не полностью, конечно, но на какой-то %).

Раньше арендодатель в Германии не мог продавать солнечное электричество своим жильцам. Точнее, мог, но для этого надо было получить статус энергосбыта со всей сопутствующей бюрократией. Теперь может, через новую модель «общедомового снабжения» (по-немецки GGV), минуя энергосбыт.

И тут с раундом $3,5 млн выходит VREY из Берлина. Их продукт — софт, который превращает закон в реально работающий бизнес. Ставите панели на крышу, VREY измеряет, сколько электричества каждый жилец употребил с вашей крыши, автоматически выставляет ему счёт и переводит деньги владельцу здания.

Тренд
Деньги и внимание уходят с централизованных энергетических компаний в сторону «private power producer», то есть частный собственник здания становится продавцом электричества. В Германии это уже бизнес. В США похожая модель работает через Sunrun и Sunnova, которые продают солнечные панели в рассрочку и собирают отчисления с генерации десятилетиями.

Очевидно, что в моменте солнечные панели экономически проигрывают и газу и атомной энергетике (особенно), но вполне возможно, что в каких-то солнечных регионах, это может сработать.

Цифры
Типичная установка 30 кВт на десять квартир даёт владельцу здания около $5800 дополнительного дохода в год. Это $480 в месяц на десять квартир, или $48 на квартиру. Больше, чем реальная аренда в большинстве немецких городов. Жилец платит на 15–20% меньше за электричество, около $130–270 в год экономии.

VREY уже работает в 200+ зданиях во всех 16 федеральных землях. Рынок — 20 миллионов жилых единиц в многоквартирных домах Германии.

Что у нас
В России похожего регулирования нет и не предвидится. Если вы собственник многоквартирного дома и хотите продавать жильцам своё электричество, вы должны получить лицензию энергосбыта, согласовать тариф с РЭК (региональная энергетическая комиссия), проходить проверки. Из частной квартиры это не делается.

Кроме того, гарантирующие поставщики (тот же Мосэнергосбыт) держат монополию по зонам, и любая коммерческая выработка проходит через их учёт.

Не копируйте
Тот редкий случай, когда мой совет — не делать. Не делайте VREY в России. Это не про продукт, это про регуляторный хак, и без хака продукта нет. Да и к тому же у в России много дешевой энергии (газ, нефть, атомные станции). Солнечные панели в нашей северной стране выглядят как хобби.

Что можно посмотреть. В Казахстане в 2024 году приняли поправки к закону «Об электроэнергетике», которые упрощают вывод частной генерации в общую сеть. Если есть знакомые в KZ-юристах, это интересный угол.

Похожие проекты
Solarize, Metergrid, SOLARIMO — немецкие.
Sunrun и Sunnova — американские.
Enpal — немецкий конкурент с раундом $1,2 млрд за два года.

Здесь история, которая ломает все венчурные учебники.

В 2023 году один разработчик выложил в GitHub репозиторий с node-based интерфейсом для генерации картинок. Это означает, что вместо текстовой подсказки вы собираете генерацию как блок-схему: загрузить модель, применить фильтр, склеить с другим изображением. Каждый блок отдельный шаг, который можно повторить.

Без маркетинга, без венчуров, без позиционирования. К началу 2026 года у репозитория 89 тысяч звёзд, 4 миллиона пользователей, 60 тысяч сторонних блоков от сообщества. В апреле 2026 года Comfy подняла $30 млн при оценке $500 млн.

Тренд
Профессиональные студии устали от «казино-механики» Midjourney и DALL-E. Получили на 60–80% то, что хотели, дальше начинаются мучения с подсказкой, и каждая правка ломает то, что было хорошо. Деньги, внимание и job-описания студий уходят с прямых генераторов вроде Midjourney в сторону управляемых пайплайнов на базе ComfyUI.

В январе 2026 года студия Silverside на ComfyUI сделала первую полностью ИИ-сгенерированную рекламу для Super Bowl для бренда водки SVEDKA. Adobe, Apple, Netflix и Ubisoft уже используют ComfyUI как стандарт. На вакансиях в студиях появились должности «ComfyUI artist» и «ComfyUI engineer».

Что у нас
Прямой клон ComfyUI делать нельзя, у него уже 60 тысяч блоков от сообщества. Это open-source, его нельзя «развалить деньгами». Но рядом возникли две интересные ниши.

Первый очевидный вариант — обучение. ComfyUI неинтуитивный, у него нет одного промпта, на старте люди тонут. Курс «ComfyUI для дизайнера» за 25–30 тысяч рублей с домашками и куратором это понятный продукт.

Вторая ниша, производственные пайплайны на заказ. Студии не хотят сами учить свою команду. Вы приезжаете, ставите им workflow для генерации иконок, баннеров, виртуальных моделей одежды.

План Б
Если за полгода вы не подписали 2 студии на абонентскую модель и курс не дал больше 100 продаж, закрываетесь, идёте обратно работать в свою старую студию. Это не миллиардная история, но небольшое агентство построить можно.

Похожие проекты

• Krea — управление генерацией для дизайнеров
• Magnific — апскейлеры профессионального уровня
• Runway — видеогенерация для студий
• Pika — видео для коротких форматов
• Adobe Firefly — ИИ внутри Photoshop с дистрибуцией на 35+ млн подписчиков

Что произойдёт через три года
Чем больше Comfy и подобных инструментов автоматизируют работу художника, тем ценнее становится способность придумать идею, которую сложно сгенерить, ценность данных и бренда.

Это та же логика, что с Photoshop в 90-х: появление инструмента не уменьшило, а увеличило количество профессий. Появились арт-директора и креативные продюсеры. С ComfyUI будет так же. Рядовой иллюстратор пострадает, но появится профессия «ИИ-художественный супервайзер», который держит в голове бренд и собирает workflow под него. И платить ему будут как сейчас платят senior-дизайнеру в большом агентстве.

Допустим, вы сдали кровь в Инвитро. Через день в личном кабинете 47 биомаркеров. Ферритин, гомоцистеин, ТТГ, витамин D, инсулин. На каждом зелёная или красная полоска относительно «нормы». Что значит ваш ферритин 28 при норме 30–400? Он на дне или у самой границы? Что с ним делать? Ответ: ничего, личный кабинет молчит. Идите к врачу за 4 тысячи рублей.

В Майами под эту боль Betterness подняли $2,5 млн. Главный продукт это Bett-i, голосовой ИИ-агент. Он читает ваши анализы, биометрию с часов, заказывает новые исследования сам, держит контекст по всей вашей истории здоровья. Готовитесь к марафону подключает протоколы выносливости. Планируете беременность переключается на пре-зачатие.

Тренд
Деньги и внимание уходят с площадок «врач + регистратура» в сторону «голосовой агент + домашняя биометрия». Глобальный рынок цифрового wellness в 2026 году оценивают в $6 трлн. Apple Watch уже снимают 8 показателей, Oura и Whoop ещё 12. Данных стало настолько много, что человек сам в них не разбирается. Туда и заходит ИИ-коуч.

Что важно понимать про MCP
В марте 2026 Betterness запустили Betterness MCP. MCP это новый стандарт от Anthropic, по которому ИИ-агенты подключаются к внешним сервисам. По сути это «универсальная розетка» для ИИ. Раньше каждый разработчик писал свой коннектор к Claude или Cursor, теперь это унифицировано.

Через MCP любой разработчик может подключить агента Betterness к своему приложению и получить доступ к лабораторным сервисам, провайдерам, биомаркерам. Это превращает Betterness из приложения в инфраструктуру.

Почему я бы это в России не делал
На рынке здоровья в России есть две группы игроков, и обе вас раздавят.

Первая медицинские агрегаторы и страховщики. Инвитро, Гемотест, Хеликс, СберЗдоровье, ВТБ Медицина. Они владеют результатами анализов миллионов людей. У Инвитро только в личном кабинете больше 25 млн пользователей. Запустить ассистент-чат над этими данными для них задача на 6–9 месяцев работы внутренней команды. Они так и сделают, как только увидят, что кто-то снаружи пытается отвоевать долю.

Вторая wellness-инфоцыгане. Эта индустрия в РФ оценивается в 35–50 млрд рублей в год. Каждый второй взрослый москвич где-то отдал за год 5–10 тысяч на «коуча по дыханию» или «детокс-программу». Они работают через Telegram и Instagram, у них живая воронка, и ИИ им не нужен. У них уже есть человеческое лицо в красивой одежде.

Где я бы попробовал
Не как стартап, а как сервис при сети частных клиник на белом лейбле (white label). Заходите в одну из тысяч региональных клиник, у которых есть 30–80 тысяч пациентов в базе и нет своего цифрового продукта. Делаете для них ИИ-ассистент, который подключается к их LIS-системе (это медицинская система хранения результатов анализов), читает анализы и отвечает на вопросы голосом.

Экономика примерно такая. Месячная подписка для клиники 80–150 тысяч рублей фиксированный SaaS. Доля от продажи допуслуг через ассистента 10–15%. Команда из 3 человек: разработчик, продажник, медик-консультант. ARR через год при 30 клиниках 47 млн рублей.

Цикл продажи в одну клинику 4–6 месяцев. Главврач боится регулятора, поэтому медленно. Но нишевая прибыльная история без раунда.

Похожие проекты
Forward (концепция «врач+ИИ» в США), Function Health (расширенная диагностика по подписке), InsideTracker (анализ биомаркеров с рекомендациями), Levels (мониторинг глюкозы для здоровых людей), Lyfe MD (ИИ-протоколы по здоровью).

Антитренд
Чем больше ИИ-агентов читают ваши анализы, тем дороже стоит врач, который умеет посмотреть в глаза и спросить «как спишь, как с женой?». Классический эффект Баумоля: чем активнее автоматизация, тем дороже стоит человеческое взаимодействие там, где автоматизировать нельзя.

Бутиковые врачи и психологи, которые не лечат, а коучат, окажутся в выигрыше. Все ваши биомаркеры собирает агент, а к человеку вы приходите ради разговора по душам за 20–30 тысяч рублей в час, и не торгуясь.

Самый романтичный стартап выпуска.

Француз-ютубер 30 с небольшим лет. До 2025-го он вёл канал Simply Railway — 600 тысяч подписчиков, обзоры купе Берлин-Париж, подушек в спальных вагонах, австрийских баров на колёсах. Ностальгический контент, который смотрят миллионы и который по идее должен быть давно мёртв.

В 2025-м он с двумя партнёрами (один из железнодорожной отрасли, второй из hospitality-стартапов) основал Nox Mobility в Берлине. В апреле 2026 привлекли €2 млн pre-seed.

Цель — запустить ночные поезда в Европе с приватными комнатами. Не купе на 4-6 человек, а фактически «отель на колесах» на одного пассажира. Первые маршруты — 2027 год. Целевые: Париж-Милан, Амстердам-Берлин.

Кто смотрел «Вокзал для двоих», поймёт настроение.

Контекст рынка
Европейская сеть ночных поездов коллапсировала. В 2001-м — 1200 рейсов в неделю. В 2019-м — 450. Сейчас ожидается ещё большее сокращение.

И одновременно — спрос на ночные поезда растёт. Экологический тренд (Greta-generation летает мало), work-from-home, бизнес-пассажиры с ноутбуком (30% ночного трафика во Франции — работяги, дописывающие отчёты в сидячем купе). Классический закон подлости: инфраструктуру сокращают как раз в момент, когда аудитория к ней возвращается.

Почему это бизнес, а не хобби
Редкая компетенция: команда знает, как рассчитать юнит-экономику рейса. Один из сооснователей 8 лет строил hospitality-платёжную компанию, где один человек отвечает за P&L. Другой строил low-cost-железнодорожника. В сумме — ребята, которые знают, сколько стоит одна ночёвка для пассажира, если это не отель, а вагон.

Первую демо-модель вагона покажут в сентябре 2026 на InnoTrans в Берлине. Первый маршрут — немецкий внутренний.

Почему у нас это не однозначно
РЖД — монополист. Построить независимый ночной поезд в России нельзя — рельсы и подвижной состав частникам не выдают. Единственный путь — партнёрство с РЖД или с конкретными арендаторами.

Но есть косвенный заход: корпоративные ночные чартеры. Компания арендует вагон на маршрут Москва-Питер или Москва-Казань, оборудует под мероприятие. Стоимость аренды купейного вагона у РЖД — ~200-400 тыс руб за рейс. Сверху надеваешь сервис «ночёвка + завтрак + минибар», получаешь 80-120 тыс руб с человека × 18 мест = 1.5-2.2 млн выручки на рейс. Маржа 40-50%.

Как заработать
Не копировать Nox. Делать корпоративный ночной чартер в России.

Юнит-экономика:

• Себестоимость рейса (аренда вагона + персонал + провиант): 400-600 тыс руб
• Выручка: 1.5-2 млн руб на рейс (18 человек × 80-110 тыс)
• Маржа: 50-60%
• Первые клиенты: IT-компании под Москва-Питер и Москва-Казань, агентства бизнес-эвентов
• CAC: 50-100 тыс руб на первого клиента (прямые продажи через event-агентства). Далее — повторные продажи и сарафан
• Годовая выручка при 40 рейсах: 60-80 млн рублей

Это не венчурный бизнес, скорее ларёк с шаурмой на рельсах. Но работает, прибылен, даёт нормальную жизнь команде из 5-7 человек.

Тест на жизнеспособность: если за 3 месяца после запуска не зафрахтовано 4 рейса с платящими корпоративными клиентами — закрываюсь.

Антитренд
Пока все летают короткими рейсами (Ryanair, Победа), цена короткого перелёта падает → спрос растёт → аэропорты задыхаются → люди возвращаются на поезд. Nox работает на обратной стороне тренда. Современный турист 2026-го сдвигается к slow travel — не «максимум впечатлений за 3 дня», а «потупить в вагоне Москва-Владивосток».

Похожие проекты

• European Sleeper — голландско-бельгийский оператор с 2023 года. Маршрут Брюссель-Берлин-Прага.
• ÖBB Nightjet — австрийский лидер, 30+ маршрутов. Монополист, но недоинвестирует в UX. Окно — всё, что про комфорт и мобильные UX
• Midnight Trains — французский стартап-конкурент Nox. Поднял ~$11M в 2021-м. Первые рейсы обещаны на 2024-й, фактически всё ещё в подготовке — кейс на тему «деньги есть, регулятор не пускает»
• Гранд-Сервис-Экспресс — российский частный оператор с 2025-го. Потенциальный партнёр для русского чартер-бизнеса, а не конкурент

Пока все остальные делают «ИИ-помощника маркетолога», португальцы из Лиссабона подняли $6 млн сида на оценке $30 млн под продукт, который не советует, а сам запускает кампании, правит бюджеты, анализирует конкурентов и пишет контент.

DOJO AI привлек 6M на идею сделать полноценную ИИ-агентизацию маркетинга.

Что делает продукт: граф знаний по каждому клиенту — маркетинговые операции, конкуренты, рыночный контекст. На графе живут ИИ-агенты, которые круглосуточно мониторят рекламу, проверяют видимость бренда в ChatGPT, Perplexity и Claude, пишут контент в брендовом стиле. С каждым циклом граф умнеет.

Сто клиентов за девять месяцев после пре-сида. Среди них CoinDesk, Morningstar, PensionBee. Рост 20% в месяц. Стартовая цена $499 в месяц без контрактов. Команда выросла с 7 до 15 человек.

Проблемные места
В пресс-релизе DOJO есть кейс клиента Morningstar: снижение стоимости привлечения клиента на 79% и рост конверсий в три раза за 23 дня. Цифра красивая. Но у неё есть подвох.

Любой пилотный кейс в корпоративном маркетинге показывает улучшение на 50-80%.

Сравнивают с доптимизационной базой, подбирают самые чистые кампании, команда клиента впервые за долгое время серьёзно смотрит на свой маркетинг. Через 3-6 месяцев эффект выравнивается, рост становится не 79%, а 10-15%. Это не обман, это природа пилотов.

Второй подвох — их тари $499 в месяц. С такого чека ИИ-агента на продакшне не построить. Значит, DOJO субсидирует малый бизнес из корпоративных контрактов. Сто клиентов — это в основном низкомаржинальные. Реальные деньги приходят от крупных тарифов в 5-10 раз дороже.

Что у нас
Российский маркетинг на ПО страдает от двух проблем. Первая — ушли Google Analytics, HubSpot, Mailchimp, Meta и Google-реклама. Осталась рваная мозаика из Яндекс.Метрики, VK Таргета, myTarget, Aitarget One, Calltouch, Roistat, Mindbox.

Вторая — нет слоя, который это всё склеивает. Директор по маркетингу в компании на 50-200 человек открывает восемь вкладок каждое утро и собирает картину руками.

Как запустить
Облегчённая копия, которая берёт мозаику из Я.Метрики, myTarget, VK Таргета, Calltouch и даёт единый дашборд плюс агентские рекомендации. Не полный автопилот — это технически сложно, а умный советник.

Чек 150-250 тысяч в месяц для среднего бизнеса, 400-700 тысяч для крупного. Себестоимость 30-50 тысяч на клиента. Маржа 55-65%. Цикл продажи 3-4 месяца до первого контракта. Значит, первые двадцать клиентов — это 24 месяца активных продаж.

Антитренд
Закон Гудхарта в чистом виде. Когда метрика становится целью, она перестаёт быть хорошей метрикой. Агентский маркетинг оптимизирует возврат на рекламу до предела, а доведённый до предела возврат ведёт к перегреву атрибуции, стиранию бренда, потере долгосрочного клиента. Через 2-3 года появится спрос на «медленный» маркетинг — не анти-ИИ, а ИИ, который работает на бренд, а не на клик.

Ближний антитренд живее: консалтинг по внедрению агентского ИИ. В США по этому направлению работают тысячи консультантов, в России — единицы. Окно открыто ещё 18-24 месяца.

Вопрос: когда вы в последний раз видели семнадцатилетнего, который открыл HeadHunter?
Поколение, выросшее в TikTok, открывает HH примерно с тем же энтузиазмом, с которым их родители открывали бумажную газету «Работа для вас». Проблема в том, что работодатель этого ещё не понял. Он сидит на своей карьерной странице и ждёт кандидатов, которые туда не придут.

Ребята из Манчестера это поняли. В 2023-м запустили приложение для работы — не для всех, только для 16-24 лет. Без CV, без анкет. Качаешь приложение, проходишь 3 минуты поведенческого теста, получаешь персонализированный фид вакансий. Работодатель получает кандидатов с поведенческим матчингом, а не 300 неотсортированных заявок.

Через два года компания переехала из Престона в Манчестер, подняла £1.7M (это ~$2.3M) в апреле 2026. В феврале 2026-го основатели пили чай на Даунинг-стрит — премьер Кир Стармер и канцлер Рейчел Ривз использовали urfuture как канал анонса сети колледжей. Встреча с премьером как канал лидгена — такое не каждый день.

Цифры

• 50 000+ скачиваний с момента запуска в конце 2025
• 160 млн+ органических просмотров в соцсетях
• 2.4 млн поведенческих data points в базе
• Клиенты: Tesco, British Airways, West Midlands Police, Scottish Power

Это не «скоро будет бизнес». Это работающая вертикаль с платящими корпоратами и правильной дистрибуцией.

В чём хитрость дистрибуции
urfuture не рекламируется на HH, Indeed или Monster. Они сделали раскачанный TikTok — где, по их собственным словам, они «самый заметный Gen-Z careers бренд в UK». 160 млн просмотров — это буквально мультики про выбор профессии, которые смотрят подростки. Конверсия из просмотра в скачивание — 0.1-0.3% (типично для таких механик), но объём такой, что база растёт на десятки тысяч в месяц бесплатно.

Считай, это другая экономика найма: одна просмотренная сцена про то, как работает день в пекарне, приносит клиента дешевле, чем один платный клик на Indeed.

Что у нас?
Россия на той же кривой. По данным Минтруда, в 2024 году уровень занятости среди 16-24-летних был ~35% (в 1.5 раза ниже среднего), ~1 млн молодых россиян ни учатся, ни работают. HH и SuperJob не строились под Gen-Z: их интерфейс 2012-го года, формы на 20 полей, UX как у налоговой. Авито.Работа ближе, но тоже не под молодых прицельно.

При этом русский TikTok-эквивалент (VK Клипы, Rutube Shorts, Дзен Shorts) уже крутится, охваты для молодёжи приличные — не 160 млн UK-масштаба, но 20-30 млн для толкового бренда достижимо.

Как заработать
Не мимикрируй под HH. Строй «urfuture для 17-22-летних», с акцентом на вертикали, где не хватает людей:

• Пункты выдачи маркетплейсов
• Доставка и каршеринг
• Ритейл (Пятёрочка, Магнит, Перекрёсток)
• Туризм и гостеприимство (отели, рестораны)
• Госслужба младших позиций

Юнит-экономика:

• Себестоимость контента: 80 тыс руб/мес (ролики для VK Клипов, Дзена, Rutube — снимается маленькой командой)
• Техническая часть: 200 тыс руб/мес (команда разработки 2-3 человека + серверы)
• Выручка: 10 клиентов-работодателей × 100-150 тыс руб/мес = 1-1.5 млн/мес
• Маржа на 12-м месяце: 40-50%
• CAC клиента-работодателя: 40-80 тыс руб (за счёт PR через кейсы и выступлений на HR-конференциях), 1-2 месяца на окупаемость
• Первые 3 клиента: через знакомых HR-директоров в Пятёрочке, Магните, Wildberries. Если таких знакомств нет — идти в HR-сообщества (HR-клуб, HRBAR) как спикер с готовым кейсом первого пилота

Антитренд
Вся индустрия копает в одну сторону: больше автоматизации HR, больше AI-матчинга, больше алгоритмов. Но есть одна штука, которую AI делает плохо: продать молодому человеку работу в Перекрёстке.

ИИ может отсортировать резюме за секунду, а вот уговорить подростка выйти в ночную смену — не может. Это умеет только живой человек, умеющий снимать ролики в офисах работодателей и выстраивать доверие. Такие люди через 2-3 года станут самым дорогим звеном в HR-индустрии. «Полевой репортёр-коуч» с чеком 300-500 тыс руб/мес. Кажется странным? Посмотрите на топовых SMM-щиков сегодня.

Похожие проекты

• Handshake — огромный US student employment marketplace. Заточен на университеты, вне США почти не работает. Окно для urfuture — рынки, где университетский канал не главный (UK, Россия, Латам)
• Debut — был в тренде 2017-2020, проиграл в дистрибуции. Классический кейс: продукт был хорошим, но без TikTok-канала не выжил
• Hung.io — TikTok-style job matching в США, свежий проект, тестирует ту же гипотезу

Мораль
Русский клон — самая очевидная идея выпуска для тех, у кого есть выход на HR-директоров федеральных ритейлеров. Без этого контакта стартап умрёт в первые 9 месяцев на продажах. С ним — ARR 50-80 млн рублей через 2 года.

Мне нравится, как основатели Round формулируют идею: «Cursor не стал большим, заменяя CTO. Он стал большим, делая работу, которую программисты не хотят делать. Мы делаем то же самое с финансами». Вот это настоящее позиционирование: не «мы заменяем финдира», а «мы берём на себя то, что финдир ненавидит делать».

Лондонская команда подняла $6 млн и за первый год прогнала через платформу $500 млн транзакций. Платформа сидит между банками, бухгалтерией и платёжными рельсами. Правило записали → система исполняет. Свободные деньги автоматически уходят в доходные счета, зарплата начисляется и выплачивается, счета утверждаются по лимитам без участия человека.

Конкуренты в этой категории серьёзные и хорошо профинансированные: Modern Treasury собрал $183 млн, французский Agicap поднял €121 млн, Atlar работает с европейскими стартапами. В США есть Ramp и Brex, оба стали крупными игроками в финансах для стартапов.

Почему это не работает в России
Ключевой вопрос: кто имеет право двигать деньги между счетами клиентов без их ручного подтверждения каждый раз? В Европе и США есть механизм open banking + лицензии типа PSP. В России это сложно. Чтобы делать то, что делает Round, нужна либо банковская лицензия (разговор не стоит начинать), либо лицензия НКО (уставной капитал 18 млн рублей, проверки ЦБ, 12 месяцев получения), либо лицензия платёжного агента (не подходит функционально).

Что может сработать
Узкая ниша: помощник, который не двигает деньги, а готовит их к движению. Подключается к 1С и банк-клиенту, анализирует входящие счета, сверяет с договорами, формирует платёжки. Финдир жмёт одну кнопку утром. Всё.

Целевой клиент: бизнес с выручкой 300 млн — 2 млрд рублей, компании среднего сегмента. Боль конкретная: у бухгалтера 4 часа в день уходит на ручную обработку счетов.

Первые 10 клиентов: через профильные Telegram-сообщества финансистов и CFO, отраслевые чаты на Habr и vc.ru. Кейс-пост «как мы в компании Х сократили обработку счетов с 4 часов до 30 минут». Конверсия 1–2%.

Похожие проекты
Финоко, ПланФакт, Адеск все они давно в нише и наверняка думают в эту сторону (некоторые даже читают эту рассылку).

Антитренд
Чем больше финансов уходит роботам, тем дороже финдиры, которые умеют принимать стратегические решения. Покупать конкурента или продавать бизнес, идти в IPO или нет, выходить в Эмираты или в Китай. Это не уйдёт машине в ближайшие 10 лет. Эффект Баумоля чистой воды: рутина дешевеет, экспертиза дорожает.

Бутиковый финансовый консалтинг на 15 клиентов с чеком 1–3 млн рублей в месяц это модель, в которую я бы верил.

Турецкие парни сделали простую штуку: экраны на крышах такси, которые меняют рекламу в зависимости от района и времени. Утром в деловом центре крутится реклама банков, вечером в жилых кварталах показывают доставку пиццы. $1 млн раунда, 190 машин сейчас, цель 1000 машин к концу года.

Это не новая идея. В США её восемь лет делает Firefly, который суммарно поднял $51,5 млн и вырос до 60 тысяч экранов в семи странах с 6 млрд показов в месяц. В Токио 11 500 такси с цифровыми экранами интегрированы в японскую DOOH-биржу. Uber запустил свою сеть на 3000 машин в семи американских городах с охватом 112 млн показов в день. Т-Mobile управляет 100 тысячами экранов в Uber и Lyft.

То есть рынок огромный, игроки давно выросли, история понятная. Вопрос один: можно ли это повторить в России?

Ответ: нет, и вот почему
Первое и главное — Яндекс. У них 160 тысяч такси только в Москве, прямая связь с каждым водителем, встроенная реклама в приложении и готовый список рекламодателей. Если кто-то начнёт ставить 1000 экранов на крыши, Яндекс выкатит аналог за 8 месяцев и похоронит вас. Это не гипотеза, мы все видели, как они это делают снова и снова.

Второе. Регуляторика в Москве с 2022 года любая новая наружка требует согласования с Департаментом информационных технологий и выдаётся выборочно. Не потому что закон такой, а потому что политика такая. 6–12 месяцев переговоров без гарантии результата.

Третье. Водители. Средняя текучка в таксопарках больше 50% в год. Каждый уход водителя это демонтаж оборудования и монтаж на новую машину. При марже 20–30% вы проедаете прибыль на этой ротации.

Где я бы попробовал, если очень хочется
Два рабочих варианта. Первый: СНГ. Казахстан, Узбекистан, Грузия. Там нет Яндекса в роли единственного игрока, регулятор лояльнее. Стоимость входа в Алматы это около 15 млн рублей на 50 машин, окупаемость 14–18 месяцев.

Второй, который мне нравится больше: забыть про такси и идти в корпоративные грузовые парки. У «Магнита» и X5 тысячи собственных грузовичков доставки, которые ежедневно едут по одним и тем же маршрутам мимо жилых кварталов. Один клиент, один контракт на 50–100 млн в год, без текучки, без регуляторки. Это не стартап-хайп, но здоровый B2B-бизнес.

Антитренд
Чем больше экранов в городе, тем дороже пространство без них. Премиум-тарифы такси без рекламы, кафе без телевизоров, коворкинги без шума. Зоны «без детей» в самолётах уже продают IndiGo, AirAsia и Malaysia Airlines. Следующий логичный шаг: Яндекс Silent, где водитель не включает радио, не болтает и не показывает рекламу. Двойной тариф, аудитория — предприниматели, которые платят за 25 минут тишины.